风电叶片部件疲劳试验机跟随控制策略研究

针对风电叶片部件疲劳试验过程中实际载荷与期望载荷跟随效果差的问题,提出一种超前自校正与改进线性自抗扰(LADRC)相结合的同步控制策略。该方法通过对实际载荷进行自校正补偿与系统误差以及外部扰动一起输入到改进线性自抗扰控制器,从而实现加载力和频率的有效控制。对疲劳试验机油电液伺服系统控制算法进行仿真分析,并通过搭建现场试验平台对同步控制策略进行有效性验证。仿真及试验结果表明:在较大载荷疲劳试验过程中,该控制策略显著提升系统的快速响应性和抗干扰能力,载荷误差控制在1%以内,相对于传统ADRC控制算法同步误差减小了56.14%,有效实现了风电叶片部件疲劳试验载荷的精确控制。

风电叶片双点疲劳加载同步激振控制

针对风电叶片双点疲劳加载过程中两激振器的同步控制问题,提出了一种基于对角回归(DRNN)神经网络的交叉耦合同步控制策略。根据两激振器的同步误差与跟随误差的控制精度要求,建立交叉耦合同步控制模型;以对角回归神经网络算法设计误差补偿同步控制器,该方法将系统误差与外部干扰力矩一起输入到同步控制器,实现电机转速的自校正同步补偿,从而提高系统的鲁棒性和同步控制精度;最后,搭建一套风电叶片双点疲劳加载的试验系统进行验证。结果表明,该控制算法能较好的保证两激振器的同步状态,受外界影响较小,同步误差控制在1%以内,相对于PID同步控制器同步控制精度提高了36.67%,实现了风电叶片双点疲劳的有效加载。